基于GERT 网络的应急救援关键路段识别

来源：交通运输系统工程与信息杂志2017年第4期北京时间：

作者：李彦瑾，罗霞，车国鹏，曹祎

单位：西南交通大学交通运输与物流学院，成都610031

摘要：为了及时识别出突发事件下城市道路的关键路段，以构建最短应急救援路径，本文提出了一套完整流程.首先，针对路网在应急条件下的贫信息环境特征，设计一种基于模糊综合评判的行程时间估算方法.然后，考虑救援人员的应急心理和经验选择行为，构建面向广义阻抗的GERT(Graph Evaluation and Review Technique)网络模型.最后，运用 Dijkstra 算法获得救援路径完成关键路段识别.以成都市某区域实际交通网络为算例进行验证，结果表明：基于2 种模糊算子估算路段行程速度，其绝对误差为2.722 km/h，精度较高；与传统关键路段识别方法相比，GERT网络模型能更好地反映行程时间和路段拥挤度对路径选择行为的影响(拟合度80.95%)，并将重要度识别技术从路网降低到路径层面，效果良好.

关键词：交通工程,关键路段识别,GERT网络,救援路径,贫信息,模糊数学

基金资助：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China（51308475）；中央高校基本科研业务费专项资金/ The Fundamental Research Funds for the Central Universities（SWJTUA0920502051307-03）